单层决策树第10页

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

人工智能、机器学习、深度学习之间的关系神经网络与深度学习的关系“深度学习”和“传统浅层学习”的区别和联系神经元、人工神经元MP模型单层感知机SLP异或问题XOR多层感知机MLP前馈神经网络FNN激活函数

HBU_David·2024-01-12 00:23

随机森林回归（Random Forest Regression）

什么是机器学习随机森林回归（RandomForestRegression）是一种基于集成学习的回归算法，它通过整合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

草明·2024-01-11 23:57

决策树回归（Decision Tree Regression）

什么是机器学习**决策树回归（DecisionTreeRegression）**是一种机器学习算法，用于解决回归问题。与分类问题不同，回归问题的目标是预测连续型变量的值，而不是离散的类别。

草明·2024-01-11 23:27

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

以下是XGBoost的基本原理和使用方法：基本原理弱学习器：XGBoost使用决策树作为基础学习器，这些决策树被称为“提升树”。正则化

草明·2024-01-11 23:56

2019年认证杯SPSSPRO杯数学建模C题(第一阶段)保险业的数字化变革全过程文档及程序

2019年认证杯SPSSPRO杯数学建模基于CART决策树和SVR的客户续保概率预测C题保险业的数字化变革原题再现：车险，即机动车辆保险。

数模竞赛Paid answer·2024-01-11 20:36

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。

代码讲故事·2024-01-11 11:59

决策树--CART分类树

1、介绍（1）简介CART（ClassificationandRegressionTrees）分类树是一种基于决策树的机器学习算法，用于解决分类问题。它通过构建树状的决策规则来对数据进行分类。

bb8886·2024-01-11 09:15

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-11 02:39

11.决策树的划分基础：信息熵

划分数据集是决策树算法的关键。划分的方法也多种多样，有ID3，C4.5，CART等。

坛城守护者·2024-01-10 20:22

机器学习 -- 贝叶斯决策理论

场景之前我们通过k近邻算法和决策树做出了分类，这是分类器会给出一个艰难的预测的最优的结果，我们可以根据这个结果做出决策，但是这个结果如果是错误的，就芭比扣了。

北堂飘霜·2024-01-10 20:19

【人工智能Ⅰ】复习汇总（各章节详细知识点梳理手写版）

1：人工智能导论2：知识表示3：遗传算法及其应用4：蚁群算法5：粒子群算法6：分类7：KNN和决策树8：回归和降维9：聚类10：人工神经网络11：支持向量机

MorleyOlsen·2024-01-10 20:43

特征工程（特征提取&数据预处理）

其实现在只是建立了一个初步的模型，在之后使用决策树、正则化等算法可以减少特征数量）二、特征缩放（数据预处理）1.1了解特

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。

大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-10 10:19

理论U3 决策树

文章目录一、决策树算法1、基本思想2、构成1）节点3）有向边/分支3、分类步骤1）第1步-决策树生成/学习、训练2）第2步-分类/测试4、算法关键二、信息论基础1、概念2、信息量3、信息熵：二、ID3(

轩不丢·2024-01-10 08:46

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

孤嶋·2024-01-10 08:08

代码训练营Day.25 | 216. 组合总和III、17. 电话号码和字母组合

3.单层递归逻辑。从start到数值9，每个数都充当一遍

怕批龙-_-#·2024-01-10 06:20

C2-3.3.4 One-hot编码

C2-3.3.4决策树-One-hot编码+连续价值数据分类前面提到的决策树——判断是否是“猫”，利用的是二叉树原理——即：只有两个判断结果“是否软耳”、“是否有胡子”…但是面对有：三个/多个选项（树的分叉

帅翰GG·2024-01-10 06:13

【Python机器学习】用于回归的决策树

用于回归的决策树与用于分类的决策树类似，在DecisionTreeRegressor中实现。DecisionTreeRegressor不能外推，也不能在训练数据范围之外的数据进行预测。

zhangbin_237·2024-01-10 06:10

【Python机器学习】决策树——树的特征重要性

利用一些有用的属性来总结树的工作原理，其中最常用的事特征重要性，它为每个特征树的决策的重要性进行排序。对于每个特征来说，它都是介于0到1之间的数字，其中0代表“根本没有用到”，1代表“完美预测目标值”。特征重要性的求和为1。将特征重要性进行可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

【Python机器学习】决策树的优缺点

控制决策树模型复杂度的参数是预剪枝参数，它在树完全展开之前停止树的构造。决策树的优点：1、得到的模型很容易可视化2、算法完全不受数据缩放的影响决策树算法不需要特征预处理，比如归一化或标准化。

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

C2-4.3.1 多个决策树——随机森林

C2-4.3.1多个决策树——随机森林参考链接1、为什么要使用多个决策树——随机森林？

帅翰GG·2024-01-10 06:04

C2-4.2.2 决策树-纯度+信息熵+信息增益

C2-4.2.2决策树-纯度+信息熵+信息增益1、首先了解他的应用背景——决策树其实说白了，就是一个二叉树2、纯度我们举一个买黄金的例子吧！黄金有999和9999。

帅翰GG·2024-01-10 06:04

【Python机器学习】决策树集成——随机森林

随机森林本质上是许多决策树的集合，其中每棵树都和其他数略有不同，随机森林背后的思想是：每棵树的预测可能都比较好，但是可能对部分数据过拟合，如果构造很多树，并且每棵预测的都很好，但都以不同的方式过拟合，那么可以对这些树的结果取平均来降低过拟合

zhangbin_237·2024-01-10 06:33

AI量化策略篇一：方向综述

方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests）梯度提升决策树

李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

卷积神经网络全过程

卷积神经网络一般包含：卷积神经网络一般包含：卷积层单层卷积网络池化层全连接层卷积层计算机视觉中为什么要使用卷积操作：假设我们输入的图像大小为64*64的RGB小图片，数据量就是64*64*3，计算得到数据量大小为

meteor,across T sky·2024-01-10 04:31

项目分享：机器学习电影票房分析与预测系统

采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridgeregression岭回归模型、Lassoregression岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的

switch_mooood·2024-01-10 03:49

二叉树常见题型(1)

二叉树的右视图7.完全二叉树的节点个数8.平衡二叉树9.验证二叉搜索树做二叉树的题目最常见的做法就是递推和迭代，而一般我们更青睐递推，在我们写递推的时候，我们不能陷入到细节中，我们只需要关注边界条件和单层逻辑

c++机械师·2024-01-09 08:49

机器学习 -决策树的案例

场景我们对决策树的基本概念和算法其实已经有过了解，那我们如何利用决策树解决问题呢？

北堂飘霜·2024-01-09 08:12

【Python机器学习】构造决策树

通常来说，构造决策树直到所有叶结点都是纯的叶结点，但这会导致模型非常复杂，并且对于训练数据高度过拟合。

zhangbin_237·2024-01-09 08:28

《穷查理宝典》|培养多元思维模型

当你手中只有一种工具的时候，你就只能用这种工具来干活，所以芒格说，最重要的事情是要牢牢记住一系列原理，什么复利原理、排列组合原理、决策树理论、误判心理

大庆思考笔记·2024-01-09 07:40

09-20201012 感知机3-感知机的前向传播和反向传播

简单来说对于单层感知机来说前项传播就是y=wx+b。可用如下图表示反向传播就是通过真实值和预测值的产生的误差返回去调整w和b的过程用流程图来表示，如下说到这里，正向传播就是y=wx+b，如此简单。

野山羊骑士·2024-01-09 06:18

决策树与随机森林

决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。

爱静的龙猫·2024-01-08 22:17

浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

引言神经网络模型，特别是深度神经网络模型，自AlexNet在ImagenetChallenge2012上的一鸣惊人，无疑是MachineLearningResearch上最靓的仔，各种进展和突破层出不穷，科学家工程师人人都爱它。机器学习研究发展至今，除了神经网络模型这种方法路径外，还存在许多大相径庭的方法路径，比如说贝叶斯算法、遗传算法、支持向量机等，这些经典算法在许多场景上也一直沿用。本

凹凸实验室·2024-01-08 21:02

机器学习：决策树

一、决策树算法简介决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法决策树：是一种树形结构，本质是一颗由多个判断节点组成的树其中每个内部节点表示一个属性上的判断

GeniusAng丶·2024-01-08 19:39

【Python】Graphviz的安装和使用

graphviz包可以用来决策树可视化，只安装包之后直接import使用会报错，因为graphviz是一个要单独安装的软件。

zhangbin_237·2024-01-08 19:08

机器学习--决策树

机器学习--决策树一、概览二、理论知识2.1决策树模型与学习2.1.1决策树模型2.1.2决策树与if-then原则2.1.3决策树学习2.2特征选择2.2.1特征选取问题2.3决策树的生成2.3.1ID3

Anonymous&·2024-01-08 19:37

【Python机器学习】理论知识：决策树

决策树是广泛用于分类和回归任务的模型，本质上是从一层层if/else问题中进行学习，并得出结论。这些问题类似于“是不是”中可能问到的问题。决策树的每个结点代表一个问题或一个包含答案的终结点（叶结点）。

zhangbin_237·2024-01-08 19:35

代码随想录算法训练营第十八天| 二叉树 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 701. 二叉搜索树中的插入操作

确定终止条件：如果搜索到了空结点，返回确定单层逻辑：如果root的值比pq值大，需要向左走，如果root值比pq小，向右遍历。

DLJJJJ·2024-01-08 06:10

代码随想录算法训练营第十七天| 二叉树 530. 二叉搜索树的最小绝对差 501. 二叉搜索树中的众数 236. 二叉树的最近公共祖先

确定单层递归逻辑：和前面一样，记录前一个结点值，然后通过对比求出最小值。

DLJJJJ·2024-01-08 06:40

代码随想录算法训练营第二十一天| 回溯 216. 组合总和 III 17. 电话号码的字母组合

递归函数的返回值以及参数：一般为void类型递归函数终止条件：path这个数组的大小如果达到k，说明我们找到了一个子集大小为k的组合了，然后当n为0的时候（找到数组值为n），终止，将结果导入res中递归函数单层逻辑

DLJJJJ·2024-01-08 06:02

决策树（Decision Trees）

决策树（DecisionTrees）是一种基于树形结构进行决策的模型，广泛应用于分类和回归任务。

草明·2024-01-08 03:33

随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高模型的性能和鲁棒性。随机森林在每个决策树的训练过程中引入了随机性，包括对样本和特征的随机选择，以提高模型的泛化能力。

草明·2024-01-08 03:02

python3文件路径操作常用方法带示例详解（os.path模块，os.listdir，os.walk，os.scandir方法等）（不定期更新整理中）

路径的判断判断路径是否存在判断路径是否为文件判断路径是否为目录3.路径的操作路径的分割路径的合并文件扩展名分割4.目录创建与删除创建目录（文件夹）递归创建目录删除目录递归删除目录5.路径（目录）下的列表获取单层路径下的列表获取单层路径下的列表详情获取多层路径下的列表

AI大龙虾·2024-01-07 21:54

CTF密码学总结（一）

-：（摩斯密码、url编码、出人意料的flag）攻防世界之混合编码：（base64解密、unicode解密、ASCII转字符脚本、传统base64解密、ASCII解密）单层传统加密：Bugkucrypto

沐一 · 林·2024-01-07 20:14

geemap学习笔记019：监督分类与精度验证（上）

GEE中的监督分类方法主要是包括以下几种，包括决策树、随机森林(RF)、贝叶斯、支持向量机(SVM)等。监督分类主要是包括以下几个步骤：(1)收集数据，包括待分类的影像数据以

静观云起·2024-01-07 19:22

Day 43 40 年岷山地区白河自然保护区川金丝猴的生境格局动态

以岷山白河自然保护区为例，利用陆地资源卫星的MSS/TM/OLI遥感影像，并基于专家知识的决策树分类方法对遥感影

Elvira1021·2024-01-07 16:21

机器学习算法优缺点综述

可打印版本附pdf下载链接目录正则化算法（RegularizationAlgorithms）集成算法（EnsembleAlgorithms）决策树算法（DecisionTreeAlgorithm）回归（

yishuihan-Oliver·2024-01-07 13:15

决策树模型

决策树有很多类型，基本的有ID3决策树，C4.5决策树，CART决策树，他们主要经过三个步骤，特征选择，生成决策树，决策树剪枝。

歌者文明·2024-01-07 11:38

分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码

目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维，然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数

王小葱鸭·2024-01-07 03:04

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